什麼是過度擬合? | 就愛喝咖啡
![什麼是過度擬合?](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
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只有當機器學習模型一般化為其領域內所有類型的資料時,才能獲得準確的預測。當模型無法一般化,並且與訓練資料集過於緊密擬合時,就會發生過度擬合。過度擬合是由於以下幾個原因而發生的,例如: • 訓練資料大小太小,且不含足夠的資料範例,無法準確呈現所有可能的輸入資料值。 • 訓練資料包含大量不相關的資訊,稱為雜訊資料。 • 模型在單一範例資料集上訓練時間過長。 • 模型複雜度較高,因此可以學習訓練資料中的雜訊。
過度擬合範例 假設一個使用案例,其中機器學習模型必須分析相片並識別其中包含狗的相片。如果機器學習模型是在包含大多數戶外公園狗狗相片的資料集上進行訓練,則該模型可能會學習使用草作為分類功能,並且可能無法識別室內的狗。 另一個過度擬合的範例是機器學習演算法,其透過分析家庭收入、過去的學業成績和家長的學歷資格等多個因素,來預測大學生的學業成績和畢業成果。然而,測試資料僅包含特定性別或民族的候選人。在此案例中,對於測試資料集之外性別或民族的候選人,過度擬合會導致演算法的預測準確度下降。
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